30345-1 (Планирование работ проектной организации)

Планирование работ проектной организации

Задача состоит в планирование работ проектной организации: на определенное время. Ограничения – объем работ в денежном выражении. Критерии и их эффективность проектирования.

Внешние задачи

Определить оценки экспертов. Распределение денежной суммы на задачи их оценки.

Внутренние задачи

Разбиение объема работ на отдельные подзадачи. Формирование группы экспертов.

Определение согласованности экспертов.

Анализ объекта

ТЕХНОЛОГИЯ И ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ ПОСТРОЕНИЯ ЭС.

ПОНЯТИЯ, КАТЕГОРИИ, КОМПОНЕНТЫ, АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ.

В числе предпосылок выявления целей н определения основных направлении исследования важное значение имеет четкое и единообразное понимание содержания некоторых основополагающих категории и терминов, которыми необходимо руководствоваться, как при разработке экспертной системы, так и при ее внедрении и эксплуатации. Это понимание должно опираться на терминологию, понятия и систему показателей, сложившиеся в проектировании и управлении строительством, САПР и АСУС, а также терминологию, применяемую в области разработки и эксплуатации экспертных систем.

Экспертная система (ЭС) — это программный продукт, позволяющий имитировать творческую деятельность или усиливать интеллектуальные возможности специалиста-эксперта в части выбора решении в конкретной предметной области, используя, в основном, эвристические знания специалистов, накопленный ранее опыт.

В отношении определения "экспертная система" существует большое количество самых различных трактовок, дополняющих друг друга и. в результате, позволяющих рассматривать проблемы создания ЭС с разных точек зрения (программно-технические средства реализации, приобретение и обработка знании, формализация эвристических знании и т.д.).

В основе данного определения лежит сравнительное сопоставление ЭС и традиционных информационных систем. Принципиальный характер этого сопоставления имеет значение для уточнения определения .

Типичная ЭС состоит из следующих компонентов: база знаний (БЗ), база данных (БД),. механизм логического вывода (МЛВ), блок объяснения полученных решении, блок обучения (адаптация ЭС к изменяющейся действительности), блок понимания, блок ведения, пополнения и корректировки БЗ.

Под БЗ будем понимать модель предметной области, содержащей: формализованные знания специалистов в виде наборов эвристических правил; метаправила, определяющие стратегию управления эвристическими правилами в ходе реализации основных функций ЭС; сведения о структуре и содержании БД.

БЗ, в отличие от БД, содержит не только количественные характеристики фактов (данные), а в основном субъективные эвристические знания экспертов. Знания в БЗ образуют сложные иерархические структуры, что достигается путем введения разнообразных отношений, взаимосвязей.

Исходя из типовой ЭС рассмотрим функции, структуру и назначение компонентов.

ЭС служат для выполнения следующих основных функций: сбор, хранение и обработка данных и знаний о предметной области; приобретение и выведение новых знаний из совокупности ранее имевшихся; общение с пользователем на ограниченном естественном языке получение правдоподобного вывода; реализация основных качеств специалиста-эксперта (имитация участия в мыслительных процессах человека).

ЭС поддерживает несколько режимов работы с пользователем: обучение ЭС пользователями-экспертами новым знаниям; обучение пользователя ЭС; консультации пользователя с ЭС.

Как отмечается в работах, содержание БЗ составляют эвристические правила, качество которых зависит от знании, опыта, интуиции специалистов-экспертов, профессионализма инженера по знаниям. Извлечение знании представляет собой самостоятельную сложную проблему, решением которой занимаются специалисты по инженерии знании. БД содержит сведения, описывающие объекты предметной области, динамически изменяющиеся в процессе решения задания. Сведения (данные) могут иметь количественные и неколичественные характеристики. В ЭС применяются, как правило, БД реляционного типа.

МЛВ представляет собой логико-математический аппарат, осуществляющий поиск решения задачи и получение правдоподобного вывода на основе знании БЗ данных БД.

Блок объяснения обеспечивает объяснение полученных выводов и позволяет прослеживать цепь "рассуждений" ЭС, вмешиваться пользователю в ход решения задачи.

Блок приобретения знании и построения правил и блок накопления и корректировки являются блоками, обеспечивающими поддержку мощности и актуальности БЗ путем исключения устаревших и несовершенных правил, введением новых.

Строго говоря, данные, хранящиеся в БД, а также МЛВ представляют собой также знания, которые можно разделить на три группы: декларативные, процедурные, управляющие.

Декларативные знания - это вид знаний, представляющих собой информацию (данные) о конкретном случае, факты. БЗ, построенная по принципу только декларативной формы представления знаний, состоит из набора алгоритмов, логических формул и по сути является БД. Модификация такой БЗ происходит путем добавления, изменения или исключения алгоритмов из обшей связи. Информационная система такого типа не может являться и определяться как экспертная.

Процедурные знания составляют ядро БЗ и собираются методами научно обоснованных приемов извлечения знании у специалистов. Эти знания позволяют генерировать (активировать) декларативные знания в ходе решения конкретных задач, интегрировать их. БЗ, построенная по принципу процедурной формы представления знаний, состоит из наборов эвристических правил, называемых порождающими правилами. Авторы работ отмечают, что каждое порождающее правило, имеет форму:

ЕСЛИ (условие)...,ТО (действие)...(продукции).

Принцип работы продукционной системы заключается в следующем: продукция (правило), условие которой окажется истинным для текущего состояния БЗ и БД, выполняется. При этом, выполняемое правило активирует данные, находящиеся в заданной структуре БД; выполнение правил происходит до тех пор, пока. все они окажутся выполненными или не вступит в действие правило остановки.

Достоинство БЗ, построенной по принципу продукционных систем, состоит в том, что порождающее правило может вывести новое процедурное или декларативное (например, прогноз) знание.

В настоящее время большинство разработанных ЭС опираются на сочетание принципа декларативных и процедурных знаний.

Третий тип знаний — это управляющие знания. Под этим понимается набор вариантов (стратегий), предписывающих альтернативные возможности в ходе решения задач, переход от одного варианта (при неудаче) к другому. Этот тип знаний является метазнанием (метаправила) по отношению к наборам правил-продукций и основывается на методе выбора: какое из порождающих правил применяется при известном состоянии предметной области.

Особое место в ряду различных форм представления знаний занимают фреймы. В работе рассматриваются два вида фреймов: статические (собственно фреймы) и динамические (сценарии).

Фрейм представляет собой структурированный формат для представления знаний о предметной области. Основу (скелет) фрейма составляют описания — "слоты", которые идентифицируют основные структурные элементы понятий. Взаимосвязь между фреймом и слотом иерархическая - то, что является по отношению к верхнему уровню слотом, для нижнего является фреймом.

Фрейм с заполненными слотами (значениями) представляет собой описание процесса, явления, события, факта.

Достоинство ЭС, использующей фреймы, заключается в том, что понятия ii элементы понятий, присутствующие при описании явления или сообщения, могут группироваться, извлекаться вторично и обрабатываться как единое целое. Фреймы, как правило, организуются в сети, обеспечивая запись общих понятий. К достоинствам также следует отнести сравнительную легкость их реализации с помощью средств LISP (язык списков).

Подход к представлению знании: декларативное и процедурное представление.

Процедурное представление обычно используется в традиционном алгоритмическом программировании и имеет ряд преимуществ: знания контекстно-зависимы и встроены в программный код. В результате получаются неявные или "мутные" знания, изменение и понимание которых затруднено.

При декларативном представлении знания зашифрованы, как данные, поэтому они доступны для внесения изменений и являются контекстно-независимыми.

В процедурном представлении семантики, описывающие знания, распределены по коду, в декларативном представлении — они собраны в одно место.

Таким образом, преимущества декларативного представления состоят в: простоте понимания; простоте изменения; контекстной независимости; семантической прозрачности.

Эти преимущества и составляют сущность экспертных систем. Таким образом, ЭС обычно используют декларативное представление знаний. В применении к конкретным проблемам, когда используются расчеты, наилучшим решением является процедурно-декларативное представление знаний.

Основные представления знаний из них:

• формальные методы основаны на математической логике и исчислении предикатов;

• семантические сети;

• семантические триады (объект —атрибут —значение);

• правила вывода или продукционные системы;

• фреймы, состоящие из структур групповых данных в категориях, предопределенных, информационных, категориях, называемых слотами.

• Семантические сети состоят из множества узлов для представления концепций, объектов, событий и т.д. и связей для соединения узлов и характеристики отношений между ними. Преимуществом данного метода представления является гибкость, которая означает, что новые узлы и связи могут быть добавлены там, где это необходимо. Другая черта семантической сети — наследование свойств. Т.е. каждый узел может наследовать свойства связанных с ним узлов. Хороший отчет о семантических сетях представлен Нильсеном.

Объект — атрибут — значение. Тройная семантика, или объект — атрибут — значение (ОАЭ) представляет отдельный случай семантических сетей, в которых существует только 3 типа узлов - объекты, атрибуты, значения.

Объекты могут быть физическими или концептуальными.

Атрибуты - основные свойства или признаки объектов. Значение определяется отдельным признаком атрибута в специальной ситуации. Семантические сети могут иметь сложные связи, тройка - "объект — атрибут — значение" использует только 2 вида простых связей - "объект — атрибут" и "атрибут-значение".

Правила продукций. Система продукций является наиболее удобным методом построения компьютерных ЭС. Система продукций — это множество правил, имеющих части ЕСЛИ и ТО, или предпосылка — следствие, или ситуация — действие.

Основная форма для правил имеет вид:

правило N:

ЕСЛИ [(предпосылка 1) ....(предпосылка n)] ТО [(следствие 1 с достоверностью C1) ..... (следствие m с достоверностью Cm) ].

Номер правила является уникальным для его идентификации, причем номер правила не указывает порядок его выполнения. Каждое правило представляет собой независимую порцию знаний. Предпосылки могут рассматриваться как модель (образ), а следствие как выводы или действия, которые необходимо предпринять.

Продукционные правила облегчают образование объяснений, результаты полученных выводов и расчетов. Они могут обрабатывать незапланированные, но полезные взаимодействия. Другими словами, они могут использовать порцию знании, когда это необходимо.

Сколько правил находится в базе знаний и какие будут использоваться? Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо выбрать механизм вывода или контрольную стратегию, которая составляет "сердце" системы. Механизм вывода инициирует правила в соответствии с встроенным процессом рассуждений. Существуют два основных типа механизмов вывода — прямой и обратный.

1. Прямой вывод. Правила просматриваются до тех пор, пока не будет найдено такое, у которого первый операнд (в левой части) соответствует информации, находящейся в рабочей области, затем правило изменяется. Процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнута цель или не будет найдено подходящего правила. Данный механизм вывода рекомендуется, если цель неизвестна и должна быть спроектирована или число возможных результатов велико. Для комплексного решения проблем может быть использован прямой вывод.

2. Обратный вывод. Правила просматриваются, находятся те, " последовательность выполнения которых приводит к цели. Для каждого из этих правил проверяется, соответствуют ли первые операнды (предпосылки) информации в рабочей области. Если все предпосылки соответствуют этому условию, правило выполняется и задача решается. Если существует предпосылка, которая не соответствует информации в рабочей области, определяется новая подцель как "организация условий для удовлетворения этой предпосылки". Процесс выполняется рекурсивно. Если известны значения цели и их число невелико, то обратный вывод эффективен. Механизм обратного вывода часто используется в диагностических ЭС.

Соединение прямого и обратного вывода. Этот способ применим, когда используется "доска объявлений".

Модель "доска объявлений" - это структурный тип модели рассуждений, в котором наилучшим способом используются порции знаний в прямом и обратном направлениях. Знания, необходимые для решения задачи, делятся на независимые группы правил, называемых источниками знаний. "Доска объявлений" — основная база данных, играющая роль средства связи между источниками знаний и отслеживающая изменения состояния задачи, пока решение не будет найдено.